Artikel über das Programmieren in MQL4 und MQL5

Die Kategorientheorie ist ein vielfältiger und expandierender Zweig der Mathematik, der in der MQL-Gemeinschaft noch relativ unentdeckt ist. In dieser Artikelserie sollen einige der Konzepte vorgestellt und untersucht werden, mit dem übergeordneten Ziel, eine offene Bibliothek einzurichten, die Einblicke gewährt und hoffentlich die Nutzung dieses bemerkenswerten Bereichs für die Strategieentwicklung von Händlern fördert.

In diesem Artikel werde ich ein sehr wichtiges Werkzeug für Entwickler vorstellen. Wenn Sie mit GIT nicht vertraut sind, lesen Sie diesen Artikel, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was es ist und wie man es mit MQL5 verwendet.

Verbessern Sie Ihren Handel mit Smart Money Konzepten (SMC) durch die Kombination von Order Blocks (OB), Break of Structure (BOS) und Fair Value Gaps (FVG) in einem leistungsstarken EA. Wählen Sie die automatische Strategieausführung oder konzentrieren Sie sich auf jedes einzelne SMC-Konzept, um flexibel und präzise zu handeln.

Ein algorithmisches Handelssystem, das die Volumenanalyse mit Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronalen LSTM-Netzen, kombiniert. Im Gegensatz zu traditionellen Handelsansätzen, die sich in erster Linie auf Preisbewegungen konzentrieren, legt dieses System den Schwerpunkt auf Volumenmuster und deren Ableitungen, um Marktbewegungen vorherzusagen. Die Methodik umfasst drei Hauptkomponenten: Analyse der Volumenderivate (erste und zweite Ableitung), LSTM-Vorhersagen für Volumenmuster und traditionelle technische Indikatoren.

Hier tauchen wir in die Welt der Hybridisierung von Optimierungsalgorithmen ein, indem wir uns drei Haupttypen ansehen: Strategiemischung, sequentielle und parallele Hybridisierung. Wir werden eine Reihe von Experimenten durchführen, in denen wir die relevanten Optimierungsalgorithmen kombinieren und testen.

Dieser Artikel beschreibt den Aufbau einer Strategie des Kreuzens zweier gleitender Durchschnitte, die Signale aus einem höheren Zeitrahmen (D1) verwendet, um Einstiege auf einem niedrigeren Zeitrahmen (M15) zu steuern, wobei die Stop-Loss-Niveaus aus einem Zeitrahmen mit mittlerem Risiko (H4) berechnet werden. Es werden Systemkonstanten, nutzerdefinierte Enumerationen und Logik für trendfolgende und zum Mittelwert rückkehrende Modi eingeführt, wobei der Schwerpunkt auf Modularität und künftige Optimierung mithilfe eines genetischen Algorithmus liegt. Der Ansatz ermöglicht flexible Einstiegs- und Ausstiegsbedingungen und zielt darauf ab, die Signalverzögerung zu verringern und das Handels-Timing zu verbessern, indem Einstiegsmöglichkeiten im unteren Zeitrahmen mit Trends im oberen Zeitrahmen abgestimmt werden.

Dieser Artikel setzt die Serie über die Implementierung der Kategorientheorie in MQL5 fort. Hier setzen wir Monoid-Aktionen als Mittel zur Transformation von Monoiden fort, die im vorigen Artikel behandelt wurden und zu mehr Anwendungen führen.

Alle Modelle, die wir bisher betrachtet haben, analysieren den Zustand der Umwelt als Zeitfolge. Die Zeitreihen können aber auch in Form von Häufigkeitsmerkmalen dargestellt werden. In diesem Artikel stelle ich Ihnen einen Algorithmus vor, der Frequenzkomponenten einer Zeitsequenz zur Vorhersage zukünftiger Zustände verwendet.

In diesem Artikel werden wir von Grund auf ein Skript zur einfachen Visualisierung von Handelsgeschäften (deals) für die nachträgliche Analyse von Handelsentscheidungen schreiben. Alle notwendigen Informationen über ein einzelnes Geschäft sollen bequem auf dem Chart angezeigt werden, wobei verschiedene Zeitrahmen gezeichnet werden können.

In dieser Artikelserie werden wir klassische Handelsstrategien empirisch analysieren, um zu sehen, ob wir sie mithilfe von KI verbessern können. In der heutigen Diskussion haben wir versucht, mithilfe des Modells der linearen Diskriminanzanalyse höhere Hochs und tiefere Tiefs vorherzusagen.

In diesem Artikel werden wir die Handelsstrategien mit der Parabolic SAR Strategie in MQL5 automatisieren: Erstellung eines effektiven Expertenberaters. Der EA wird auf der Grundlage der vom Parabolic SAR-Indikator identifizierten Trends Trades durchführen.

Beeinflussen die Positionen von Planeten und Sternen die Finanzmärkte? Bewaffnen wir uns mit Statistiken und Big Data und begeben wir uns auf eine spannende Reise in die Welt, in der sich Sterne und Aktiencharts kreuzen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Indikator „Order Block“ auf der Grundlage des Orderbuchvolumens (Markttiefe) entwickeln und ihn mithilfe von Puffern optimieren können, um die Genauigkeit zu verbessern. Damit ist die aktuelle Phase des Projekts abgeschlossen und die nächste Phase vorbereitet, die die Implementierung einer Risikomanagementklasse und eines Handelsroboters umfasst, der die vom Indikator generierten Signale nutzt.

Hidden Markov Modelle (HMM) sind leistungsstarke statistische Instrumente, die durch die Analyse beobachtbarer Kursbewegungen die zugrunde liegenden Marktzustände identifizieren. Im Handel verbessern HMM die Volatilitätsprognose und liefern Informationen für Trendfolgestrategien, indem sie Marktverschiebungen modellieren und antizipieren. In diesem Artikel stellen wir das vollständige Verfahren zur Entwicklung einer Trendfolgestrategie vor, die HMM zur Prognose der Volatilität als Filter einsetzt.

Die Kursentwicklung kann durch die Identifizierung von Divergenzen effektiv analysiert werden, wobei technische Indikatoren wie der RSI wichtige Bestätigungssignale liefern. Im folgenden Artikel erläutern wir, wie eine automatisierte RSI-Divergenzanalyse Trendfortsetzungen und -umkehrungen erkennen kann und damit wertvolle Einblicke in die Marktstimmung bietet.

In diesem Artikel werden wir den dritten Teil unserer Reise zur Formulierung eines dynamischen Multi-Pair Expert Advisors (EA) erkunden und uns dabei speziell auf die Integration von Mean Reversion- und Momentum-Handelsstrategien konzentrieren. Wir werden aufschlüsseln, wie man Kursabweichungen vom Mittelwert (Z-Score) erkennt und darauf reagiert, und wie man das Momentum bei mehreren Devisenpaaren misst, um die Handelsrichtung zu bestimmen.

In diesem Artikel schlage ich vor, das Thema der Entwicklung einer Handelsstrategie aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten. Wir werden keine zukünftigen Kursbewegungen vorhersagen, sondern versuchen, ein Handelssystem auf der Grundlage der Analyse historischer Daten aufzubauen.

In diesem Artikel verbessern wir eine Handelsstrategie mit neuronalen Netzen in MQL5 mit einer adaptiven Lernrate, um die Genauigkeit zu erhöhen. Wir entwerfen und implementieren diesen Mechanismus und testen anschließend seine Leistungsfähigkeit. Der Artikel schließt mit Optimierungserkenntnissen für den algorithmischen Handel.

Dieser Artikel befasst sich mit fortgeschrittenen Portfolio-Optimierungstechniken unter Verwendung von Python und MQL5 mit MetaTrader 5. Es wird gezeigt, wie Algorithmen für die Datenanalyse, die Vermögensallokation und die Generierung von Handelssignalen entwickelt werden können, wobei die Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung im modernen Finanzmanagement und bei der Risikominderung hervorgehoben wird.

Im Einklang mit unserer Vision, das Preisgeschehen zu vereinfachen, freuen wir uns, Ihnen ein weiteres Tool vorstellen zu können, das Ihre Marktanalyse erheblich verbessern und Ihnen helfen kann, gut informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Tool zeigt wichtige technische Indikatoren an, wie z. B. die Kurse des Vortags, wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus und das Handelsvolumen, und generiert automatisch visuelle Hinweise auf dem Chart.

Im MQL5-Forum gibt es viele Beiträge, in denen um Hilfe bei der Berechnung der Steigung von Preisänderungen gebeten wird. In diesem Artikel wird eine Möglichkeit zur Berechnung des Winkels aufgezeigt, der sich aus den Kursveränderungen eines beliebigen Marktes ergibt, mit dem Sie handeln möchten. Außerdem werden wir die Frage beantworten, ob die Entwicklung dieser neuen Funktion den zusätzlichen Aufwand und die investierte Zeit wert ist. Wir werden untersuchen, ob die Steigung des Kurses die Genauigkeit unseres KI-Modells bei der Vorhersage des USDZAR-Paares auf dem M1 verbessern kann.

Heute werden wir weiter daran arbeiten, dass der Mauszeiger uns anzeigt, wie viel Zeit in Zeiten geringer Liquidität noch auf einem Balken verbleibt. Obwohl es auf den ersten Blick einfach erscheint, ist diese Aufgabe in Wirklichkeit viel schwieriger. Dabei gibt es einige Hindernisse, die wir überwinden müssen. Daher ist es wichtig, dass Sie den ersten Teil dieser Teilserie gut verstehen, damit Sie die folgenden Teile verstehen können.

In diesem Artikel wird eine recht effektive Methode zur Vorhersage der Trajektorie von Multi-Agenten vorgestellt, die sich an verschiedene Umweltbedingungen anpassen kann.

Diskutieren Sie mit uns, wie Sie KI nutzen können, um Ihre Positionsgrößen und Ordermengen zu optimieren und so die Rendite Ihres Portfolios zu maximieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie algorithmisch ein optimales Portfolio ermitteln und Ihr Portfolio an Ihre Renditeerwartungen oder Ihre Risikotoleranz anpassen können. In dieser Diskussion werden wir die SciPy-Bibliothek und die MQL5-Sprache verwenden, um ein optimales und diversifiziertes Portfolio mit allen uns zur Verfügung stehenden Daten zu erstellen.

Monte-Carlo ist der vierte, alternative Algorithmus des Reinforcement Learning, den wir mit dem Ziel betrachten, seine Implementierung in assistentengestützte Expert Advisors zu untersuchen. Obwohl sie auf Zufallsstichproben beruht, bietet sie umfangreiche Simulationsmöglichkeiten, die wir ausnutzen können.

Anhand einfacher Beispiele werden wir die Grundsätze der Berechnung gleitender Durchschnitte untersuchen und lernen, wie man die Berechnung von Indikatoren, einschließlich gleitender Durchschnitte, optimieren kann.

In diesem Artikel entwickeln wir einen Expert Advisor in MQL5 für die Strategie Trend Flat Momentum. Wir kombinieren das Kreuzen zweier gleitender Durchschnitte, gefiltert mit dem Momentum von RSI und CCI, um Handelssignale zu generieren. Wir befassen uns auch mit Backtests und möglichen Verbesserungen für die reale Leistung.

Die Fraktale von Bill Williams sind ein wirkungsvoller Indikator, der leicht übersehen wird, wenn man ihn zum ersten Mal auf einem Kurschart entdeckt. Er wirkt zu ereignisreich und wahrscheinlich nicht prägnant genug. Wir wollen den Vorhang über diesen Indikator lüften, indem wir untersuchen, was seine verschiedenen Muster bewirken könnten, wenn sie mit Vorwärtstests auf allen mit dem Assistenten zusammengestellten Expert Advisor untersucht werden.

Der Indikator UT BOT ATR Trailing ist ein persönlicher und anpassbarer Indikator, der sehr effektiv für Händler ist, die gerne schnelle Entscheidungen treffen und Geld aus Preisunterschieden machen, die als kurzfristiger Handel bezeichnet werden (Scalper), und sich auch als wichtig und sehr effektiv für langfristige Händler (positionelle Händler) erweist.

Im vorigen Artikel haben wir eine der Methoden zur Erkennung von Objekten in einem Bild kennengelernt. Die Verarbeitung eines statischen Bildes ist jedoch etwas anderes als die Arbeit mit dynamischen Zeitreihen, wie z. B. die Dynamik der von uns analysierten Preise. In diesem Artikel werden wir uns mit der Methode der Objekterkennung in Videos befassen, die dem Problem, das wir lösen wollen, etwas näher kommt.

Die räumlich-zeitliche Fusion, bei der sowohl räumliche als auch zeitliche Metriken zur Modellierung von Daten verwendet werden, ist vor allem bei der Fernerkundung und einer Vielzahl anderer visueller Aktivitäten nützlich, um ein besseres Verständnis unserer Umgebung zu erlangen. Dank eines veröffentlichten Artikels verfolgen wir einen neuen Ansatz, indem wir sein Potenzial für Händler untersuchen.

In diesem Artikel geht es um die Verwendung von Zyklen im Handel. Wir werden den Aufbau einer Handelsstrategie auf der Grundlage zyklischer Modelle in Betracht ziehen.

Support-Vektor-Maschinen klassifizieren Daten auf der Grundlage vordefinierter Klassen, indem sie die Auswirkungen einer Erhöhung der Dimensionalität untersuchen. Es handelt sich um eine überwachte Lernmethode, die angesichts ihres Potenzials, mit mehrdimensionalen Daten umzugehen, ziemlich komplex ist. In diesem Artikel wird untersucht, wie die sehr einfache Implementierung von 2-dimensionalen Daten mit dem Newton'schen Polynom bei der Klassifizierung von Preis-Aktionen effizienter durchgeführt werden kann.